NIH запускає програму Bridge2AI для прискорення широкого впровадження штучного інтелекту в галузі біомедичної та поведінкової науки

Очікує фінансування, Національний інститут здоров'я (NIH) планує запустити міст до штучного інтелекту (Bridge2AI) програма. Програма, яка спільно керується Загальним фондом NIH, Національним центром додаткового та інтегративного здоров’я, Національним інститутом очей, Національним науково-дослідним інститутом геному людини, Національним інститутом біомедичної візуалізації та біоінженерії та Національною медичною бібліотекою, спрямована на надання комплексні, високоякісні та етичні набори даних для каталізації широкого використання ШІ в біомедичних та поведінкових дослідницьких спільнотах.

ШІ має здатність трансформувати галузі біомедичної та поведінкової науки. Серед можливих застосувань – інформування про прийняття клінічних рішень, моніторинг і прогнозування потреб у здоров’ї в режимі реального часу та аналіз того, як генетична інформація, характеристики клітин, а також соціальні та екологічні фактори впливають на здоров’я людини. Початок впровадження програм штучного інтелекту в медицину виявив низку проблем із поточними наборами даних. Більшість доступних наборів даних на даний момент є неповними, їм бракує контексту, різноманітності та стандартизованих умов збору. У результаті використання цих наборів даних призводить до упереджених, неетичних результатів.

За останній рік Computing Community Consortium (CCC) мав оперативну групу Обчислювальні виклики для людства Команда з питань етики обговорила низку негативних наслідків використання необ’єктивних наборів даних у прогностичних медичних алгоритмах. Способи збору даних викликають низку проблем. Конкретні випадки включають:

• Непропорційна кількість даних, зібраних між расами, викликає широкі, необґрунтовані твердження, наприклад, що всі афроамериканці мають вищий рівень креатиніну. Це необґрунтоване твердження призвело до підвищення рівня недіагностованих захворювань нирок серед афроамериканців і серйозних ускладнень зі здоров’ям. Ви можете прочитати більше тут.
• Жінки з меншин мають більший ризик ускладнень під час пологів через несправедливий догляд у лікарнях. Медичні алгоритми, які визначають успіх і фактори ризику кесаревого розтину, помилково інтерпретують дані так, що жінки з меншин загалом піддаються більшому ризику, і тому їм заборонено проводити таке. Ви можете прочитати більше тут.

Bridge2AI прагне подолати ці ускладнення, розробляючи вказівки та стандарти, які забезпечують усунення несправедливості та упередженості для створення готових до використання наборів даних ШІ. Ви можете прочитати оголошення NIH тут і подивіться відео про програму на них сторінка YouTube.